Курс за обучение по Приложения на Ollama в здравеопазването

Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation е един дълбок курс, фокусиран върху диагностика, тестиране и измерване на поведението на модели при изпълнение на локални или частни развертвания на Ollama.

Това обучение, ръководено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за специалисти с напреднали знания в областта на изкуствен интелигент и AI, специалисти по ML Ops и специалисти по контрол на качеството, които искат да гарантират надежност, точност и операционална готовност на моделите, базирани на Ollama, в производството.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Извършват систематично отстраняване на грешки на моделите, хостнати от Ollama, и да възпроизвеждат навярно режимите на срив.
• Проектират и изпълняват робустни евалуационни пиплайни с количествени и качествени метрики.
• Имплементират наблюдаемост (логове, траси, метрики) за мониторинг на здравето и отдалечаването на моделите.
• Автоматизират тестване, валидация и проверки за регресия, интегрирани в CI/CD пиплайните.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Практически лабораторни упражнения и отстраняване на грешки с използването на развертвания на Ollama.
• Кейс студи, групови сесии за отстраняване на грешки и семинари по автоматизация.

Опции за персонализиране на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредим това.

Agentic AI е метод за планиране, разсъждане и използване на инструменти от страна на AI системи, които да изпълняват цели в определени рамки.

Този курс, воден от инструктор (онлайн или на място), е предназначен за екипи от здравни и данни с среден ниво, които искат да проектират, оценяват и управляват решения на основата на agentic AI за клинични и оперативни сценарии.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Обясняват концепциите и ограниченията на agentic AI в контекста на здравеопазването.
• Проектират безопасни агентични работни процеси с планиране, памет и използване на инструменти.
• Създават агенти, усилени с извличане на информация, върху клинични документи и бази данни.
• Оценяват, наблюдават и управляват поведението на агентите с ограничения и човешки контролни механизми.

Формат на Курса

• Интерактивни лекции и дискусии, водени от инструктор.
• Проводени лаборатории и разглеждане на код в песочник.
• Упражнения, базирани на сценарии за сигурност, оценка и управление.

Опции за Персонализиране на Курса

• За запитане на персонализиран курс за този обучаващ модул, моля свържете се с нас, за да го организираме.

Това обучение с участието на инструктор (онлайн или при presence) в България е насочено към здравните професионалисти и разработчици на ИИ средно-напреднало до напреднат ниво, които желаят да имплементират решения за здравеопазване, драйвани от ИИ.

По края на това обучение участниците ще могат:

• Да разберат ролята на агентите на ИИ във здравеопазването и диагностиката.
• Да развиват модели за ИИ за анализ на медицински снимки и преварителна диагностика.
• Да интегрират ИИ с електронните здравни записи (EHR) и клинични работни процеси.
• Да гарантират съответствие с регулации във здравеопазването и етичните практики на ИИ.

Този курс, воден от инструктор, с реално обучение в България (онлайн или предpresence), е насочен към медицински специалисти на среден ниво, които искат да прилагат решения на базата AI и AR/VR за медицинско обучение, хирургически симулации и реабилитация.

По завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат ролята на AI в подобряването на AR/VR опитите в здравеопазването.
• Използват AR/VR за хирургически симулации и медицинско обучение.
• Прилагат инструменти на базата AR/VR в реабилитацията и терапията на пациентите.
• Разглеждат етическите и проблемите със сигурността в AI-подкрепените медицински инструменти.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към средните ниву дейности по данни и професионалисти в областта на здравеопазването, които желаят да използват ИИ за напредък в приложенията на здравеопазването с Google Colab.

По края на това обучение участниците ще могат да:

• Приложават модели на ИИ за здравеопазването с Google Colab.
• Използват ИИ за предиктивно моделиране в данни от здравеопазването.
• Анализират медицински снимки с техники, държащи на ИИ.
• Разглеждат етичните аспекти в решенията за здравеопазването базирани на ИИ.

Този инструкторски воден, живо обучение в България (онлайн или на място) е предназначено за здравни специалисти и данни научници на средно ниво, които искат да разберат и приложат технологии на Искусствен Интелигент (AI) в здравеопазването.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Определят ключови предизвикателства в здравеопазването, с които AI може да се справя.
• Анализират въздействието на AI върху грижата за пациенти, безопасността и медицинските изследвания.
• Разберат връзката между AI и бизнес моделите в здравеопазването.
• Прилагат основни концепции на AI в сценарии от здравеопазването.
• Развиват модели за машинно обучение за анализ на медицински данни.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към здравносervисни работници и изследователи, които желаят да използват ChatGPT за подобряване на грижата за пациентите, оптимизиране на работните процеси и подобряване на резултатите в здравеопазването.

Към края на обучението участниците ще могат да:

• Разберат основите на ChatGPT и неговото приложение в здравеопазването.
• Използват ChatGPT за автоматизиране на процеси и взаимодействия в здравеопазването.
• Осигуряват точна медицинска информация и подкрепа на пациентите, използвайки ChatGPT.
• Применяват ChatGPT за медицинско научно изследване и анализ.

Този курс, воден от инструктор, се провежда живо в България (онлайн или на място) и е насочен към медицински специалисти средно ниво, биомедицински инженери и разработчици на изкуствен интелект, които желаят да използват Edge AI за иновативни решения в здравеопазването.

По завършване на това обучение, участниците ще могат:

• Да разберат ролята и предимствата на Edge AI в медицината.
• Разработват и внедряват модели с изкуствен интелект за устройства на края на мрежата, предназначени за медицински приложения.
• Да имплементират решения Edge AI в носими устройства и диагностични инструменти.
• Дизайн и внедряване на системи за мониторинг на пациентите, използвайки Edge AI.
• Да разгледат етичните и регулаторни предпазливи в приложенията на медицинския изкуствен интелект.

Това инструкторско, живо обучение в България (онлайн или на място) е предназначено за медицински разработчици на ИИ и данни учене със средно и високо ниво на квалификация, които искат да настроят модели за клинична диагностика, прогноза на болести и прогнозиране на пациентски резултати, използвайки структурирани и неструктурирани медицински данни.

По завършването на обучението участниците ще могат да:

• Настроят ИИ модели върху медицински набори от данни, включително ЕМР, снимки и времеви редове.
• Применят прехвърляне на ученето, адаптация към домейн и компресия на модели в медицински контекст.
• Решават проблемите с поверителността, предразсъдицата и съответствието на регулаторни норми при разработката на модели.
• Разгъват и мониторират настроени модели в реални здравносervo окръжения.

Generative AI е технология, която създава нов съдържание като текст, изображения и препоръки, базирано на подсказки и данни.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е предназначено за начинаещи до средно-опитни здравни работници, които искат да използват generative AI и инженерство на подсказки за подобряване на ефективността, точността и комуникацията в медицински контексти.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основите на generative AI и инженерство на подсказки.
• Прилагат инструменти за AI за оптимизиране на клинични, административни и изследователски задачи.
• Осигурят етично, безопасно и съответстващо използване на AI в здравеопазването.
• Оптимизират подсказките за постигане на последователни и точни резултати.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Практически упражнения и кейсове.
• Практическо експериментиране с инструменти за AI.

Опции за персонализация на курса

• За запрос на персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредим.

Това обучение под ръководството на инструктор в България (онлайн или на място) е насочено към начинаещи и средно напреднали здравненни специалисти, аналитици на данни и политически решения, които желаят да разберат и да приложат генеративната ИИ в контекста на здравеопазването.

По края на това обучение участниците ще могат:

• Обясняват принципите и приложенията на генеративната ИИ в здравеопазването.
• Определят възможности за използване на генеративната ИИ, за да подобрят откритието на лекарства и персонализираната медицина.
• Използват техники на генеративната ИИ за медицинско изображаване и диагностика.
• Оценяват етичните последствия на ИИ в медицински условия.
• Развиват стратегии за интегриране на технологиите за ИИ в системите на здравеопазването.

LangGraph позволява на многоакторни работни процеси с поддържане на състояние, подпомогнати от LLMs, с точно управление на пътищата на изпълнение и съхранение на състоянието. В здравеопазването тези възможности са критични за съответствие с изискванията, интероперабилност и изграждане на системи за подпомагане на решенията, които съответстват на медицинските работни процеси.

Това е онлайн или на място обучение, ръководено от инструктор, насочено към професионалисти с ниво на знания от средно до напреднало, които искат да проектират, имплементират и управляват решения за здравеопазването на основата на LangGraph, докато се справят с регулаторни, етични и операционни предизвикателства.

До края на това обучение участниците ще бъдат способни да:

• Проектират специфични за здравеопазването работни процеси на LangGraph, с внимание към съответствие с изискванията и възможност за аудит.
• Интегрират приложения на LangGraph с медицински онтологии и стандарти (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Прилагат най-добрите практики за надежност, следимост и обяснимост в чувствителни среди.
• Разработват, мониторират и валидират приложения на LangGraph в производни среди на здравеопазването.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практическо упражнение с реальни случаи.
• Имплементация в живо лабораторно обучение.

Опции за персонализиране на курса

• За да попитате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да го организираме.

Това обучение с инструктор, провеждащо се на живо в България (онлайн или на място), е направено за специалисти с средно и високо ниво в областта на здравеопазването, медицински изследователи и разработчици на AI, които искат да приложат мултимодална AI в медицинската диагностика и приложения в здравеопазването.

До края на това обучение участниците ще бъдат способни да:

• Разберат ролята на мултимодална AI в съвременното здравеопазване.
• Интегрират структурирани и неструктурирани медицински данни за диагностика, водена от AI.
• Прилагат техники на AI за анализ на медицински изображения и електронни здравословни записи.
• Развиват предсказателни модели за диагностика на болести и препоръки за лечение.
• Прилагат речева и естествена обработка на език (NLP) за медицинска транскрипция и взаимодействие с пациентите.

Това обучение, водено от инструктор, (онлайн или на място) е насочено към здравеопазващи професионалисти и разработчици на AI със среден ниво на засилване, които искат да използват техники на стимулна инженерия за подобряване на медицинските работни процеси, ефективността на научноизследователската дейност и резултатите на пациентите.

Към края на това обучение, участниците ще могат да:

• Разберат основите на стимулната инженерия в здравеопазването.
• Използват AI стимули за клинична документация и взаимодействие с пациентите.
• Извършват медицински научни изследвания и преглед на литература с помощта на AI.
• Подобряват откриването на лекарства и клиничното вземане на решения с AI-стимули.
• Обезпечават съответствие с регулативните и етични стандарти в AI за здравеопазване.

TinyML е интеграцията на машинното обучение в устройствата с ниска мощност и ограничен ресурси, както медицинските и носимите устройства.

Това обучение, водено от инструктор, (онлайн или на място) е насочено към средноуровневи практици, които желаят да имплементират решения с TinyML за мониторинг и диагностика в здравеопазването.

След завършването на това обучение, участниците ще могат да:

• Проектират и разпространяват TinyML модели за обработка в реално време на здравословни данни.
• Събират, предобработват и интерпретират биосензорните данни за взимане на решения с подкрепа на ИИ.
• Оптимизират модели за устройства с ниска мощност и ограничена памет.
• Оценяват клиничната релевантност, надеждността и безопасността на изходите от TinyML-ръководени решения.

Формат на курса

• Лекции, подкрепени от живи демонстрации и интерактивни дискусии.
• Практическа работа с данните на носимите устройства и TinyML фреймворки.
• Упражнения за имплементация в насочена лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

• За персонализирано обучение, което се събира с конкретни медицински устройства или регулаторни процеси, моля, свържете се с нас за персонализиран програмен план.